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大数据环境下药品安全突发事件预警研究

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第8-15页
    1.1 研究背景与意义第8-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 本文的主要工作第12-13页
        1.3.1 主要问题第12-13页
        1.3.2 研究内容与思路第13页
    1.4 论文结构第13-15页
第二章 相关技术第15-24页
    2.1 语义网概述第15-16页
    2.2 RDF和RDFS第16-18页
        2.2.1 资源描述框架第16-17页
        2.2.2 RDF模式的主要原语第17-18页
    2.3 本体第18-20页
        2.3.1 本体描述语言第19页
        2.3.2 本体的构建方法第19-20页
    2.4 Jena技术第20-22页
        2.4.1 Jena介绍第20-21页
        2.4.2 基于Jena的推理查询第21-22页
    2.5 本章小结第22-24页
第三章 药品安全知识库模型构建第24-38页
    3.1 知识库模型介绍第24-27页
        3.1.1 知识库概述第24-25页
        3.1.2 知识库模型设计第25-27页
    3.2 数据仓库构建第27-34页
        3.2.1 数据采集第27-29页
        3.2.2 数据处理第29-34页
    3.3 药品安全本体库构建第34-37页
        3.3.1 数据关联第34-35页
        3.3.2 基于Jena推理的自定义规则推理机第35-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第四章 预警决策模型设计第38-46页
    4.1 药品安全突发事件预警模型第38-42页
        4.1.1 传统的预警模型第38-39页
        4.1.2 大数据环境下的药品风险预警模型第39-42页
    4.2 药品安全突发事件预警决策知识库应用第42-45页
        4.2.1 语义搜索模块第43-44页
        4.2.2 语义推荐模块第44-45页
    4.3 本章小结第45-46页
第五章 实证研究第46-65页
    5.1 系统环境第46页
    5.2 数据仓库的构建第46-51页
    5.3 本体构建第51-57页
        5.3.1 前期准备第51-52页
        5.3.2 本体构建第52-57页
    5.4 预警模型系统实现第57-64页
        5.4.1 系统架构第57-60页
        5.4.2 系统展示第60-64页
    5.5 本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-67页
    6.1 总结第65-66页
    6.2 展望及后续工作第66-67页
参考文献第67-70页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第70-71页
致谢第71页

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